区域经济增长与物流业发展的关联研究——以四川省为例
区域经济增长与物流业发展的关联研究——以四川省为例 奚秀兰，于鸿泽,周琳 （西南交通大学 四川成都 611756）
摘要：该文以四川省为例，将定性分析与定量分析结合起来，综合运用相关性分析、回归分析、因子分析等方法，对反映四川省物流发展水平的各项指标与四川省GDP产值之间的关系作了简单的探讨。
关键词：区域物流，区域经济，相关分析，因子分析，回归分析
1 序言
“物畅其流，汇通天下”，晋商五百多年的夙愿早就向我们暗示了物流与经济的关系。自20世纪70年代末从国外引入“物流”这一概念以来，物流见证了我国改革开放的历史，也见证了我国经济蓬勃发展的过程。物流与经济之间的关系已不可避免地成为众多中外专家学者关注的焦点之一。
2 物流业发展与经济增长关系的定性分析
追根溯源，四川省物流与经济发展关联关系的动因可以归纳到以下几个方面：
2.1 从基础设施建设角度来看
2.2 从四川省的地位来看
⑴在成都经济协作区等区域经济组织的推动下，成都平原经济圈内各城市和地区之间的经济联系日趋紧密。成都作为“成德绵经济带”、“成♋内渝经济带”和“成隧渝经济带”的核心节点，不仅是成渝经济区内人才、产业、资本、城镇最为集中的地区，也是目前经济区空间聚合形态最好、发育最成熟的地区，其健康发展可以有力地推动四川省的发展，从一个侧面反映出四川省的重要地位。
⑵四川是长江上游经济带的重要区域性中心省份，是进出西藏的主要通道，其发展不仅对长江上游经济带的开发，而且对西南乃至西部地区的发展都有显著的带动效应，不仅是全国重要商品的集散地，而且也是经济最发达、聚集能力最强、市场容量最大的省份之一。
综上所述，四川省商贸关系的进行必然少不了物的流通，经济的发展必然货物流通需求增大；而物流作为国民经济的一部分，也必然带动其他产业的发展，实现四川省整体经济的增长。
3物流业发展与经济增长关系的定量分析
GDP
TLHYL
GLHYL
SLHYL
TLZZL
GLZZL
SYZZL
TLLC
GLLC
SYLC
1996
2985.10
7730.00
78408.00
2805.00
502.36
278.00
87.70
2881.00
101646.0
7904.00
1997
3320.20
5961.00
44181.00
1229.00
397.36
219.50
18.40
2327.00
76066.00
6089.00
1998
3580.30
5684.70
43697.00
1596.00
390.80
212.30
11.80
2289.00
81646.00
6089.00
1999
3711.60
5702.00
1874.00
403.20
176.50
11.00
2289.60
89318.00
6199.00
2000
4010.30
5906.00
43326.00
2245.00
423.40
187.70
11.80
2333.30
90875.00
5980.00
2001
4421.✪80
6353.00
43218.00
2406.00
471.80
191.10
12.20
2505.20
90875.00
7357.00
2002
4875.10
6844.00
48154.00
2579.00
511.80
213.80
15.50
2944.00
90875.00
7357.00
2003
5456.30
7278.00
47467.00
2782.00
533.60
219.60
15.10
2961.80
111898.0
10720.00
2004
6556.01
8084.00
49143.00
2928.00
583.60
230.90
22.90
2958.00
112543.0
10720.00
2005
7385.11
7771.00
56594.00
2986.00
620.90
263.70
31.90
2960.40
114694.0
10720.00
注：TL、GL、SL、HYL、、ZZL、LC分别为铁路、公路、水路、货运量、货物周转量、里程的缩写。
3.1 因子分析
考虑到铁路、公路、水路各指标本身就存在一定的相关性，为保证分析的准确性，先对铁路、公路、水路各指标进行因子分析。利用SPSS软件，可得表征铁路、公路、水路因子的因子得分为如表2所示。
表2 铁路、公路、水路因子的因子得分
序号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
铁路因子
0.69910
-0.98999
-1.10087
-0.89358
-0.340♒25
0.48004
0.75106
1.25502
1.29971
公路因子
1.95919
-0.66220
-0.64225
-1.05979
-0.76046
-0.71969
-0.24156
0.30786
0.53272
1.28618
水路因子
1.12852
-1.34731
-1.13486
-.89972
-.64336
-.21043
-.03362
.85623
1.06543
1.21910
3.2相关性分析
在因子分析的基础上，将铁路、公路、水路因子与GDP指标进行相关性分析，可以得到GDP增长与铁路、公路、水路发展之间相关程度的强弱。相关性一般用相关性系数r来表示，可由下式计算获得。从而得到铁路、公路、水路与GDP产值的相关性系数如表3所示。
表3 GDP与各项指标的相关性系数
序号
指标
相关性系数
相伴概率
1
铁路因子
0.748
0.013
2
公路因子
0.359
0.308
3
水路因子
0.651
0.041
由表3可知，铁路因子与GDP的相关性系数较高，有较高的相关度；水路与GDP的相关度略次于铁路；而公路因子与GDP之间的相关程度则比较弱。
3.3 回归分析
对新建立的因子集进行回归分析，可得到如下结论：
⑴铁路因子与GDP产值在线性方程模型中，拟合度最高，回归方程为：
⑵公路因子与GDP产值在三次方程模型中，拟合度最好，回归方程为：
⑶水路因子与GDP产值在线性回归方程中，拟合度最好，回归方程为：
由此可知，四川省铁路、水路对GDP产值的影响程度较大，而公路的影响相比较而言就不甚明显。
4 结论和建议
从以上分析中，我们可以看出，四川省物流的发展与其经济的增长存在着密不可分的联系。在与物流量相关的铁路因子、公路因子、水路因子这三个指标中，铁路对经济增长的效用最大，水路次之，公路不甚明显。政府可以通过保持公路需求供给匹配的情况下，加大公路、水路的建设，从而创造更好的经济效益。而从另外一个角度来看，由于公路建设尚未对经济发展产生足够大的推动力，加强公路建设会带来更大的发展空间。［本站论文由中国收集整理，转载请注明出处中国］
参考文献：
[2] 王岳峰、刘伟.对区域物流能力规划与区域经济发展若干问题的思考（J）.物流科技，2006
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[3] 闫秀霞,孙林岩.区域物流能力与区域经济协同发展研究.经济师，2005
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